Ai企業の広大な海で迷っていませんか？

" オープンソース化されるモデルが増え、多くがオープンソース化されている小規模言語モードに焦点が当てられるようになり、市場価値がゾーン 4 からゾーン 5 に移行しているように見えます。

ほんの数か月前まで、OpenAI が LLM 市場を掌握し、もう誰も太刀打ちできないように思えました。

その後、Meta AI などが、多数の非常に有能なモデルをオープンソース化しました。
続いて、強化された推論機能を備えた Small Language Model (SLM) の組み込みとモデルのオープンソース化に関する Microsoft の優れた取り組みが続きました。
組織は、モデルを環境に適応させるための勾配アプローチ (微調整) から、RAG やプロンプトエンジニアリング技術などの非勾配アプローチに焦点を移しました。
これらの非勾配フレームワークには、ベクトル技術、データ中心のツール、RAG フレームワークが必要です。
LLM は単なるユーティリティになりつつあり、内部で LLM を利用するアプリケーションの構築において革新が起こっています。
ついに市場はデータ中心のアプローチに移行しつつあります。
この買収により、Rockset と LangChian および LlamaIndex の統合により、OpenAI が開発者コミュニティに近づくことになります。

アプリケーションの焦点:

上のランドスケープ図を考慮すると、この買収により OpenAI はゾーン 4 からゾーン 5 に拡張されます。

Rockset は、Vector Search、Data Centric Tooling、RAG Frameworks の Zone 5 機能をカバーします。

RAG は、大規模言語モデル (LLM) がセマンティック検索を通じて高度なコンテキスト情報を取得し、最新の回答を提供する能力を強化するための方法です。

これは、その透明性、可観測性、およびモデルに依存しない性質により、モデルを微調整する代替手段を提供します。

RAG を中心としたテクノロジーの出現。 RAG の原則をサポートするためにいくつかの新しいテクノロジーが登場し、AI 分野における RAG の重要性が強調されています。

この買収により、OpenAI は検索インフラストラクチャの強化を目的としたモデルに依存しないデータプラットフォームを手に入れました。

この動きは、LLM がゾーン 5 の市場価値を持つ単なるユーティリティに進化するという OpenAI のビジョンを反映しています。

Rockset は、データガバナンス、ストレージ、組織などの重要な問題に対処します。

インコンテキスト学習は、推論中 (LLM がクエリされるとき) に高度なコンテキストデータを提供することによって重要性を増しています。

Rockset の買収は、効率的かつ正確なデータ取得のニーズに応え、インコンテキスト学習の成長傾向をサポートします。

未来は、組織に価値と機能を提供するアプリケーションにあります。

ABN Asia は、企業顧客に直接付加価値を与えるアプリケーションスタック、特に Ai-Worker プラットフォームの構築に重点を置いています。"

日本語版は Ai 支援を使用しているため、小さな間違いが存在する可能性があることをご了承ください。

著者

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